自动驾驶在挑战中进化的感知能力
桔妹导读： 滴滴感知大量使用机器学习和深度学习来解决问题，但要解决L4自动驾驶的感知问题，并非只是引入最先进的深度学习模型即可解决。本文归纳出感知能力逐步进化的三个阶段。并分析了以下几大难题给感知带来的挑战：深度学习模型本身存在的缺陷、多传感器需要进行扬长避短的融合、低延迟要求和有限算力间的矛盾、难以准确表征和处理不确定性。最终，对感知的未来发展提出展望。
1.
感知准确是无人车算法的基础
感知在自动驾驶中是一个比较直观的模块，即根据传感器（如激光雷达、相机、毫米波雷达）信息对周围的物体进行理解和抽象，输出所有交通参与者的位置、速度、大小等属性，下游模块（预测、规划）根据这些抽象信息进行运算和决策；感知如果遗漏了物体，对自车来说是“视而不见”的状态，会造成严重的安全风险。因此，感知信息的准确度是无人车算法的重要基础。
2.
进化的感知发展路径
自动驾驶的最低要求是能识别到面前的物体，不撞上它。这个要求通过激光雷达就可以实现，因为它可以准确地估计物体的 3D 位置，并刻画其轮廓。但真实世界并非都是静态障碍物，比如在跟车的场景下，前车的速度是我们考量是否需要减速或刹车的重要因素。同时，面对一个在向自车靠近的行人，和一个静止的行人，自车对他的反应是截然不同的。
▍ 1. 第一阶段：基于规则的点云分割算法和物体追踪
在第一阶段，除了需要识别静态障碍物，我们也需要识别常见交通参与者（车、行人、自行车）的类别、朝向和速度，以帮助自车做出决策。在深度学习出现之前，其实通过基于规则的点云分割 / 分类算法¹，再加上物体追踪，就可以做出一个基础的版本。在这一阶段，针对处理不好的问题需要专家设计规则和专门的算法进行处理，然而，许多情景我们难以设计规则处理。
对于并行走的行人
很难设计人工规则把两者分开 ²
▍ 2. 第二阶段：大规模数据标记和深度学习
深度学习的出现和发展大幅度提高了感知的效果。面对规则难以处理的感知任务，我们可以运用大规模数据标记及训练深度学习模型。我们不再依赖专家针对问题设计算法，而是从大量数据中萃取出经验和知识。在这一阶段，感知算法的设计更加数据驱动。感知通过收集更多的数据，设计更好的模型进行迭代。但深度学习准确率也有上限，且泛化性（在非典型样本上的表现）、可解释性都存在问题。因此在自动驾驶这个场景中，深度学习并不是感知唯一的组件。
▍ 3. 第三阶段：可扩展性和自学习性的长尾数据处理系统
第三阶段，需要做更细粒度的识别，以及解决更多长尾问题，如各种奇怪的大车、地上的塑料袋、行人更细粒度的意图（如是否在打电话）等。这一阶段要求系统有更强的可扩展性、自学习性。长尾问题绝对量占比小，但并不容易解决。其难度可以用九九定律³来刻画：剩余 10% 的问题，还需要额外 90% 的时间才能解决。理想情况下，长尾问题应该有自动的流程进入到模型框架中自动进行学习，而不是简单地靠堆人力来改善这些问题，甚至人过多会使进展变慢⁴。现在学术界在研究的 multi-task learning⁵, AutoML⁶等技术对这一阶段的感知发展有极大的启发。但因为数据的价值边际效用递减，及下文会提到的深度学习的限制，目前业界也还在探索状态，没有特别成熟的思路能达到仅靠数据流就能使系统不断进化的状态。
长尾问题：识别到椎桶在卡车上，无需刹车
3.
实现完全无人驾驶对感知存在多重挑战
▍ 1. 深度学习模型存在缺陷
深度学习模型虽然效果显著，但最先进的模型的效果也无法达到无人车感知的要求，且深度学习算法缺乏泛化性和可解释性。许多研究已经证明了深度学习远不如人类智能通用，如通过加人类无感知的噪声，就可以误导模型对结果的分类；对于罕见的数据（如一个穿着很奇怪衣服的人），深度学习也容易犯错误。简单来说，深度学习模型只是以一种生硬的方式在“记忆”训练数据⁷。而且其记忆能力有限，在模型学习达到饱和后，学习新的样本可能造成已有能力产生退化⁸。如何结合深度学习模型和基于规则的白盒算法，同时保障感知的召回率和效果，是感知系统面临的一大挑战。综合考量以上缺陷，我们不能仅依赖深度学习模型。
通过添加人眼无法辨别的噪声
深度学习模型就可以被误导⁹
感知自建的数据标注系统
▍ 2. 多传感器需要进行扬长避短的融合
传感器是感知能力的上限，不同的传感器有不同的优缺点。激光雷达能对物体轮廓进行较准确的刻画，同时能准确地得到物体的 3D 位置信息，但缺乏相机所能得到的丰富色彩信息，同时对雨雪天气较敏感；相机对 3D 位置的估计稍差；而毫米波雷达精度一般，但感知距离远，且能直接得到物体纵向的速度。下图更全面地反映了这些优缺点。感知系统需要针对不同的任务，扬长避短地使用多种传感器信息。同时，多传感器的融合也对标定的精度、可扩展性提出了较高要求。
不同传感器的优劣势对比¹⁰
▍ 3. 低延迟要求和有限算力间的矛盾
无人车是一个实时计算系统，无法像Web后端系统一样通过增加服务器来进行算力拓展。同时车载系统对能耗、散热也有约束，这间接约束了感知能使用的算力。在有限算力下部署复杂模型，感知输出延迟较大，会造成安全隐患及各种问题。我们需要通过模型压缩、神经结构搜索、代码优化的方式更巧妙地利用有限的算力资源，达成最佳的效果。
▍ 4. 难以准确表征和处理不确定性
感知的输出是带有不确定性的¹¹，一个近处物体，在无遮挡的情况下，我们对其估计较为确定；而一个远处物体，激光雷达打上的点少，我们对它的类别、位置的不确定性都较大。一般来说，我们需要输出一个最置信的类别和位置信息，但此时该信息的不确定性是极大的，而感知内部或下游往往会直接忽略这种不确定性。如何更好地融合不确定性信息，需要感知内部和下游模块从底层进行更好的思考。
不确定性：例如在遮挡严重的情况下
我们对物体的类别、位置、速度等信息变得不确定
4.
充满挑战的进阶之路
在外界看来，无人车感知似乎是一个较容易的问题，使用先进的深度学习模型就可以解决得不错。但无人车对安全性有极高的要求，同时路测出现的场景千奇百怪，这对感知的挑战是巨大的。无人车感知是一个需要综合算法、工程、数据的系统工程。算法方面，我们需要针对问题，组合、定制已有算法，同时紧跟学术界/业界进展，引入新思路。工程方面，我们需要让系统能够吞吐更大量的数据；同时不断完善系统，减少工程师在解决问题需要投入的时间。数据方面，我们需要利用路测数据积累对长尾数据的认知和评估，同时形成模型-路测-数据标注闭环，增加数据的量级和利用率。在这一方面，我们复用了滴滴已有的成熟基础架构进行二次开发，因此可以较快建立感知的体系。
一个更高层次的要求是自学习性。如果系统有更好的自学习性，仅需一些数据标注和自动学习，系统就可以适应一个新的环境。当前，我们的感知系统部署到一个环境变化的新城市，还需要投入一些人力进行重新开发和调整。这是一个需要努力的方向，完善的数据和算法架构是重要的基础。
目前为止，无人车感知虽然已经取得了极大进展，但遗留的难题还很多。以上只是一些宏观层面的思考，但细节决定成败，每个难题的攻克需要二三素心人的潜心钻研。期待无人车的未来进阶之路上早日迎来技术的跃迁。
5.
References
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DOI: 10.15607/RSS.2016.XII.024
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